Estimation et régulation du trafic routier urbain avec des véhicules communicants

Estimation and control of urban road traffic with communicating vehicles

• Auteur / Autrice : Cyril Nguyen Van Phu
• Direction : Nadir Farhi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/09/2022
• Etablissement(s) : Université Gustave Eiffel
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Génie des Réseaux de Transport Terrestre et Informatique Avancé (Noisy-le-grand, Seine-Saint-Denis) - GRETTIA - Génie des Réseaux de Transport Terrestre et Informatique Avancée
• Jury : Président / Présidente : Fabien Moutarde
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nadir Farhi, Maria Nadia Postorino, Ioannis Papamichail, Gurcan Comert, Antoine Tordeux
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Maria Nadia Postorino, Ioannis Papamichail

Mots clés

Mots clés contrôlés

Gestion

Circulation urbaine

Véhicules automobiles -- Capteurs

Distribution composée (théorie des probabilités)

Files d'attente, Théorie des

Systèmes de transport intelligent

Mots clés libres

Systèmes de transports intelligents

Théorie des files d'attente

Théorie des probabilités

Intelligent transportation systems

Queueing systems

Probability theory

Résumé

Cette thèse aborde le thème de l'estimation et du contrôle du trafic routier urbain. L'objectif est d'améliorer les conditions et les conséquences du trafic routier sur les domaines économiques et écologiques, sur des perspectives à court, moyen et long terme. Concernant l'estimation du trafic routier, nous présentons une méthode d'estimation du trafic auxcarrefours contrôlés par des feux tricolores. L'estimation du trafic routier utilise les informations fournies par les véhicules communicants, dont le taux de pénétration est variable. La méthode proposée est basée sur une méthode précédemment publiée qui a été appliquée pour estimer le trafic dans le cas où les routes sont composées d'une voie. Dans cette thèse, nous considérons le cas où les routes sont composées de plusieurs voies. La géométrie de la jonction routière est supposée connue, ainsi que ses connexions entre les voies entrantes et les routes sortantes. A partir des données de localisation fournies par les véhicules communicants, dans un premier temps, des paramètres primaires sont estimés, dont le taux de pénétration des véhicules connectés, ainsi que les taux d'arrivée des véhicules par voie, en introduisant l'affectation sur les voies. Deuxièmement, des estimations des longueurs des files d'attente de la route à voies multiples, sans et avec les informations fournies par la localisation des véhicules communicants, sont dérivées. Le modèle proposé est discuté et illustré avec des simulations numériques.Concernant le contrôle du trafic routier, nous présentons premièrement une approche semi-décentralisée pour le contrôle du trafic urbain, basée sur la stratégie TUC (Traffic Urban Control). Nous supposons que le contrôle est centralisé comme dans la stratégie TUC, mais avec l'introduction d'une fenêtre temporelle concurrente à l'intérieur du temps de cycle, où le feu est jaune pour toutes les directions, et où les phases antagonistes alternent une règle de priorité. Pendant la fenêtre temporelle concurrente, les véhicules prioritaires passent presque normalement le carrefour, tandis que les autres réduisent leur vitesse et cèdent le passage. Le modèle pour la dynamique et le contrôle d'un tel système est dérivé. Le modèle est toujours formulé comme un problème linéaire quadratique, pour lequel le contrôle par rétroaction est dérivé analytiquement et hors ligne, et appliqué en temps réel. Le modèle est implémenté à l'aide de l'outil Simulation of Urban MObility (SUMO) dans une petite configuration de réseau régulier. Les résultats sont présentés et comparés à la stratégie TUC classique. Deuxièmement, nous présentons un nouvel algorithme pour le contrôle des feux de circulation avec trafic mixte (véhicules communicants et non communicants) et infrastructure mixte (jonctions équipées et non équipées) qui explicite l'implémentation de la fenêtre temporelle concurrente du contrôle semi-décentralisé. On appelle carrefour équipé, un carrefour avec feu tricolore piloté par une borne communicante. La borne construit une carte des véhicules communicants approchant et sortant de la jonction. Une phase de trafic est sélectionnée en fonction de la carte construite. La phase de trafic sélectionnée est appliquée par le feu. La gestion du trafic est en rétroaction sur la demande de trafic des véhicules communicants. La circulation des véhicules ainsi que les communications sont simulées. Plusieurs indicateurs sur le trafic véhiculaire (temps de trajet moyen, véhicules servis) et les performances de communication IEEE 802.11p (délai, débit) sont dérivés. Le contrôle du trafic est étendu à un réseau routier urbain où le nombre de carrefours équipés est variable. D'autres indicateurs sont présentés pour les performances du trafic routier dans le cas du réseau routier, où des gains élevés sont constatés dans les résultats de simulation

This thesis adresses the topic of estimation and control of urban road traffic. Concerning the estimation of road traffic, we present a method for the estimation of traffic state at road junctions controlled with traffic lights. We assume mixed traffic where a proportion of vehicles are equipped with communication resources. The estimation of road traffic state uses information given by communicating vehicles. The method proposed is built upon a previously published method which was applied to estimate the traffic in the case where roads are composed of one lane. We consider the case where roads are composed of two lanes and three lanes, and it is shown that these solutions can address the general case, where roads are composed of any number of lanes. The geometry of the road junction is assumed to be known, as well as its connections between incoming and outgoing lanes and roads. Using the location data provided by the communicating vehicles, first, we estimate some primary parameters including the penetration ratio of the probe vehicles, as well as the arrival rates of vehicles per lane by introducing the assignment onto the lanes. Second, estimations of the queue length of the multiple-lanes road, without and with the additional information provided by the location of the communicating vehicles in the queue, are given. The proposed models are illustrated and discussed with numerical simulations.Concerning the control of road traffic, first, a semi-decentralized approach for urban traffic control, based on the TUC (Traffic responsive Urban Control) strategy, is presented. We assume that the control is centralized as in the TUC strategy, but a contention time window inside the cycle time is introduced, where the traffic light is yellow for all the directions, and where antagonistic phases alternate a priority rule. The idea of introducing this time window is to reduce the red time inside the cycle, and by that, increase the capacity of the network junctions. In practice, the priority rule could be applied using vehicle to vehicle (v2v) communications. The vehicles having the priority pass almost normally through the junction, while the others reduce their speed and yield the way. A model for the dynamics and the control of such a system is given. The model is still formulated as a linear quadratic problem. The model is implemented using the Simulation of Urban MObility (SUMO) tool in a small regular (american-like) network configuration. The results are presented and compared to the classical TUC strategy.Second, we present a new algorithm for urban traffic light control with mixed traffic and mixed infrastructure which explicits the implementation of the contention time window of the semi-decentralized control. We call equipped junction here a junction with a traffic light signal (TLS) controlled by a road side unit (RSU). The RSU builds a map of communicating vehicles approaching and leaving the junction. The algorithm allows the RSU to select a traffic phase, based on the built map. The selected traffic phase is applied by the TLS; and both equipped and unequipped vehicles must respect it. The traffic management is in feedback on the traffic demand of communicating vehicles. The vehicular traffic as well as the communications are simulated. The two simulations are combined in a closed loop with visualization and monitoring interfaces. Several indicators on vehicular traffic (mean travel time, ended vehicles) and IEEE 802.11p communication performances (end-to-end delay, throughput) are derived and illustrated in three dimension maps. The traffic control is then extended to an urban road network where the number of equipped junctions are also varied. Other indicators are shown for road traffic performances in the road network case, where high gains are experienced in the simulation results